KR102542833B1

KR102542833B1 - 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체

Info

Publication number: KR102542833B1
Application number: KR1020230048013A
Authority: KR
Inventors: 서정훈; 권진구
Original assignee: 주식회사 핀하이; 서정훈
Priority date: 2023-04-12
Filing date: 2023-04-12
Publication date: 2023-06-14

Abstract

유아 등 신체 사이즈의 발달이 급격한 신체에 대해서 기저귀 등의 의류 착용 사진만으로 허리 및 허벅지 등의 신체 사이즈를 예측할 수 있는 기술을 제공하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법은, 유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출 단계; 포인트 추출 단계에서 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정 단계; 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출 단계; 및 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 입력 비율을 적용하여, 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체{PROVIDING METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE MEDIUM OF BODY SIZE MEASUREMENT USING STRETCH CLOTHING WEARING PHOTOS}

본 발명은, 신축성의 의류에 대한 착용 사진을 이용하여 신체 사이즈를 예측하는 기술에 관한 것으로, 구체적으로는 유아 등 신체 사이즈의 발달이 급격한 신체에 대해서 기저귀 등의 의류 착용 사진만으로 허리 및 허벅지 등의 신체 사이즈를 예측할 수 있도록 하여, 발달 예측 및 기저귀 사이즈 선택 등에 도움이 될 수 있는 기술에 관한 것이다.

유아 등은 신체 발달이 매우 급속하고, 이에 따라서 발달 정도에 맞는 의류 착용이 유아의 신체 발달을 위해 필요하다. 유아 등은 의류 착용감이 매우 중요하기 때문에 특히 다른 연령대에 비하여 신축성이 높은 의류를 입는 것이 보통이다.

이러한 신축성 의류에는 겉옷도 있으나 기저귀 등 배변 활동을 보조하는 제품이 존재한다. 특히 이러한 기저귀 등은 신체 사이즈에 맞는 의류를 착용하지 않는 경우, 변뇨가 세어 나가거나, 유아의 착용감이 저하되어 불쾌함을 줄 수 있다.

또한, 유아 등은 신체의 발달을 모니터링하는 것이 건강 상태의 예측 및 발달 상황의 예측에 있어서 필수적이다. 즉 이러한 연령대의 신체는, 그 사이즈의 변화를 빠르고 정확하게 예측하는 것이 중요한 것이다.

기존에는 이러한 신체 사이즈의 측정에 있어서 병원 등에 방문하여 줄자 등을 이용하여 신체의 사이즈를 직접 계측하여 왔다. 그러나 이러한 신체 사이즈의 계측은, 전문가가 아닌 이상 잘못된 신체 부분을 계측할 수 있는 정확성의 문제가 있고, 특히 줄자를 이용하여 신체의 사이즈를 직접 계측함에 따라서 유아가 뒤척이거나 불쾌함을 느끼는 경우 신체 사이즈를 측정하는 행위에 어려움이 따를 수 있다.

이러한 문제를 해결하기 위하여, 한국특허출원 제10-2009-0130131호 등에서는, 측정 대상자의 이미지를 이용하여 신체 부위를 계측한 뒤 이를 신체 부위별로 분리하고 해당 링크의 길이를 이용하여 신체 사이즈를 산출하는 기술을 게시하고 있다.

그러나 이러한 기술은 신체의 사이즈 중 허리 및 허벅지 둘레 등 특히 유아의 기저귀 착용 및 발달 예측에 있어서 필수적인 영역의 사이즈를 정확히 예측하는 것이 불가능한 문제가 있어, 이에 특화된 영상 이미지를 통한 신체 사이즈 측정 기술의 필요성이 제시되어 왔다.

이에 본 발명은 상기와 같은 기존 기술들의 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로서, 신축성 의류 등 유저가 착용하는 의류의 착용 상태에서의 사진만을 이용하여 신축성 의류가 착용된 영역의 신체 사이즈로서 특히 허리 및 허벅지 사이즈의 정밀한 예측이 가능한 기술을 제공하는 데 일 목적이 있다.

특히 본 발명은, 유아의 기저귀 착용 사진 데이터를 이용하여 유아의 허리 및 허벅지 사이즈를 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법은, 유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 상기 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출 단계; 상기 포인트 추출 단계에서 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정 단계; 상기 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 상기 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출 단계; 및 상기 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 상기 입력 비율을 적용하여, 상기 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 포인트 추출 단계는, 상기 의류 객체의 중심점을 기준으로 직교되는 두 개의 선을 기준으로 상기 의류 객체를 사분하는 객체 분리 단계; 각 사분면마다, 사분면 측의 의류 객체의 외부의 어느 한 점을 기준점으로 설정하는 기준점 설정 단계; 상기 기준점으로부터 의류 객체의 최외곽선을 이루는 픽셀들 사이의 거리인 거리값을 산출하는 거리 산출 단계; 및 상기 거리값에 따라서 각 사분면마다 꼭지점 포인트를 추출하여 4개의 상기 꼭지점 포인트를 추출하는 꼭지점 추출 단계;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 꼭지점 추출 단계는, 각 사분면을 이루는 의류 객체의 최외곽선을 이루는 픽셀들 중, 각 사분면의 기준점과의 거리가 가장 가까운 픽셀을 사분면별 꼭지점 포인트로 추출하는 것이 가능하다.

상기 비율 도출 단계는, 두 개의 세로선을 기설정된 기준 개수로 등분하고, 두 개의 세로선을 이루는 각 등분 포인트 사이를 서로 연결하여, 상기 가로선을 설정하는 것이 가능하다.

상기 기준 개수는 가로선이 100개가 되도록 99인 것이 가능하다.

상기 신체는 적어도 허리와 허벅지를 포함하는 영역이며, 상기 신축성 의류는 신체의 허리와 허벅지를 감싸는 의류이고, 상기 신체 사이즈는, 허리 사이즈와 허벅지 사이즈인 것이 가능하다.

상기 사이즈 산출 단계는, 상기 세로선의 중심을 기준으로 높이 방향으로 가로선을 상하로 구분하고, 상기 기준선과 상측 가로선의 비율을 이용하여 신체의 허리 사이즈를 산출하고, 상기 기준선과 하측 가로선의 비율을 이용하여 신체의 허벅지 사이즈를 산출하는 것이 가능하다.

상기 사이즈 산출 단계는, 상기 기준선과 가로선의 비율을 산출한 값과, 실체 사진 데이터에 포함된 신체의 사이즈를 실측한 실측 데이터 사이의 상관 관계를 머신 러닝 회귀 분석을 통해 학습하여, 상기 사이즈 도출 알고리즘을 학습하여 이용하는 것이 가능하다.

한편 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 장치는, 유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 상기 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출부; 상기 포인트 추출부에 의하여 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정부; 상기 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 상기 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출부; 및 상기 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 상기 입력 비율을 적용하여, 상기 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면 기저귀 등 신축성 의류를 착용한 신체의 사진 데이터만으로, 신축되지 않는 세로 길이와 사용자의 움직임 등에 따라서 신축되는 가로 길이의 비율을 통해서 신체 사이즈를 정확하게 예측할 수 있다.

이러한 기능 구현에 따라서, 유아의 부모 등은 유아가 기저귀를 착용한 사진 데이터를 입력하는 간단한 기능을 통해서 특히 유아의 허리 및 허벅지 사이즈를 제공받을 수 있어, 기저귀 등의 신축성 의류의 사이즈 선택에 도움을 받을 수 있고, 보호자를 포함하여 의료진 등 유아의 건강 관리 주체들이 유아의 신체 사이즈의 발달 사항을 매우 간편하게 제공받을 수 있는 효과가 있다.

도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법의 플로우차트.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 장치의 구성도.
도 4는 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 의류 객체를 추출하는 예.
도 5는 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 세로선 및 가로선을 추출하는 예.
도 6은 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 기준선과 가로선의 비율을 산출하는 예.
도 7은 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 꼭지점 포인트를 추출하는 예.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법의 플로우차트, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 장치의 구성도, 도 4는 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 의류 객체를 추출하는 예, 도 5는 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 세로선 및 가로선을 추출하는 예, 도 6은 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 기준선과 가로선의 비율을 산출하는 예, 도 7은 본 발명의 일 실시예의 구현에 따라 꼭지점 포인트를 추출하는 예이다. 이하의 설명에 있어서, 본 발명의 다양한 실시예 및 각 세부 기술적 특징 및 구성 요소들에 대한 설명을 위해서, 다수의 도면이 함께 참조되어 설명될 것이다.

상기 도면들을 함께 참조하여 설명하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법은, 후술하는 도 3에 대한 설명에서 언급될 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 장치(10)에 의하여 실시될 수 있고, 상기의 장치(10)는, 후술하는 도 8에 대한 설명에서 언급될 컴퓨팅 장치로서, 예를 들어 유저의 휴대 단말 또는 퍼스널 컴퓨터 등으로 구성될 수 있다.

상술한 기술 기반을 참조하여 설명하면, 컴퓨팅 장치는 먼저, 유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 상기 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출 단계(S10)를 수행한다.

유저 단말로부터 컴퓨팅 장치가 사진 데이터를 수신함은, 컴퓨팅 장치와 유저 단말이 분리된 경우 데이터에 대한 유무선 네트워크를 통한 송수신을 의미하나, 컴퓨팅 장치가 유저 단말인 경우, 카메라 등의 촬영 수단으로부터 촬영된 사진 데이터가 본 발명의 기능 수행에 따라서 처리되기 위해서 프로세서 등에 전달되거나 단말의 저장 공간에 저장됨을 의미한다.

본 발명에서 신축성 의류는, 상하의에 착용 가능한 외출복, 내의, 속옷, 기저귀 등 사용자의 신체에 밀착되도록 착용되어, 착용한 사진을 통해서 착용자의 몸 라인의 윤곽이 파악될 수 있는 의류를 의미한다. 이하의 설명에서는 본 발명의 핵심적인 목적을 위해서, 신축성 의류는, 유아 등이 착용하는 기저귀 등의 허리와 허벅지를 감싸는 밀착성 의류인 것으로 설명될 것이나, 상술한 바와 같이 신축성 의류의 개념은 상기의 실시예에 의하여 제한되지는 않을 것이다.

본 발명에서, 사진 데이터는 적어도 신축성 의류를 착용한 인체의 전부 또는 일부를 촬영한 이미지 데이터로서, 유저들은 스마트폰의 카메라 등을 이용하여 상술한 사진 데이터를 생성할 수 있다. 상기 예와 같이 신축성 의류가 기저귀 등인 경우, 사진 데이터에는 적어도 기저귀를 착용한 유아의 허리 및 허벅지 영역이 포함될 수 있다. 또한 상기의 예에 의하여, 도출되는 신체 사이즈는, 허리 및 허벅지 사이즈로 이해될 수 있다. 또한 사진 데이터는 인체의 전부 또는 일부를 포함하는 것으로 기재되나, 바람직하게는 더욱 명확한 영상 분석을 위해서 상기의 신체 부위를 포함하는 일부의 영역을 촬영한 데이터일 것이다.

S10 단계에 있어서 컴퓨팅 장치는, 상기의 사진 데이터를 수신 시, 오픈 API(Open API) 등에서 제공되는 객체 인식 알고리즘을 적용하여, 신축성 의류에 대한 객체 인식을 통해 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한다.

본 발명에서 의류 객체는 상기의 예와 같이 기저귀 등의 신축성 의류가 착용된 상태에서의 신축성 의류를 식별하여 도출된 객체로서, 본 발명에서는 의류 객체의 전부가 사용되거나, 필요한 일부 영역만이 사용될 수 있다. 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이, 사진 데이터(100)를 수신하게 되면, 오픈소스 딥러닝을 통해, 의류 객체들 중 분석에 필요한 부분(101)의 영역을 식별하고 이를 이루는 의류 객체(102)을 분석 대상으로 식별하게 된다.

상기의 도 4의 예를 분석하면, 필요한 부분(101)은, 예를 들어 유저의 허리 및 허벅지 사이즈를 예측 시, 신축성 의류 하부 단측의 허벅지 부분과, 허리 부분 중 인체의 허리의 옆 부분에 대한 식별 결과, 해당 옆 부분과 접촉되는 의류 객체의 상부 단측의 부분을 식별하고 해당 영역을 필요한 부분(101)으로 식별하고 해당 영역 내에서 상기의 영역에 해당하는 의류 객체(102)를 분석 대상으로 식별하게 되는 것이다.

S10 단계에 있어서 상기와 같이 의류 객체가 추출되면 의류 객체에서 사각의 포인트를 추출하게 된다. 이에 대한 예는 도 5에 도시되어 있다. 사각의 포인트는, 인체의 사이즈를 대표하기 위하여 추출되는 예를 들어 상기의 의류 객체의 최외곽 신체와 접촉되는 영역을 나타내는 포인트를 의미한다. 상기의 의류 객체가 허리와 이루는 가로의 접촉 라인, 허벅지와 이루는 가로측의 접촉 라인 및 이를 잇는 두 개의 세로측의 라인에 의하여 형성되는 사각 형태의 형상에서의 4개의 꼭지점을 의미하는 것으로 이해될 것이다.

상술한 S10 단계에 대한 구체적인 예가 도 2, 5, 7에 도시되어 있다. 도 2, 5, 7을 참조하면, 컴퓨팅 장치는 먼저, 의류 객체(102)의 중심점을 기준으로 직교되는 두 개의 선을 기준으로 의류 객체(102)를 사분하는 객체 분리 단계(S11)를 수행한다. 예를 들어 직교되는 x, y 축의 직교 좌표 축을 의류 객체(102)의 중심점 또는 이와 관련된 내부의 어느 한 점을 원점이 되도록 배치함으로써, 의류 객체(102)는 도 7에 도시된 바와 같이 4개의 사분면(A, B, C, D)으로 분할된다.

이후, 각 사분면(A, B, C, D)마다, 사분면(A, B, C, D) 측의 의류 객체(102)의 외부의 어느 한 점(PA, PD)을 기준점으로 설정하는 기준점 설정 단계(S12)를 수행한다. 즉 PA, PD(PB, PC는 생략) 등은 객체(102)의 외부에서 예를 들어 상기의 직교 좌표 축에서 1차 함수로 기울기가 45도를 갖는 경사를 갖는 라인에 배치된 점들 중, 외부 객체(102)의 외부에 배치된 어느 한 점을 의미한다.

특히, 외부 객체(102)의 픽셀별 최 좌측 픽셀, 최 우측 픽셀, 최 상측 픽셀, 최 하측 픽셀을 기준으로, 해당 픽셀들을 잇되, 가로 및 세로 축과 평행한 직선으로 잇도록 구성되는 직사각형 또는 상기의 최 좌측 픽셀, 최 우측 픽셀, 최 상측 픽셀, 최 하측 픽셀을 적어도 포함하도록 하되, 가로 및 세로 축과 평행한 직선으로 잇도록 구성되는 직사각형의 영역으로서, 상기의 101 영역을 기준으로, 기준점은 101 영역의 외부에 위치되도록 구성됨이 바람직하다.

이후, 기준점으로부터 의류 객체의 최외곽선을 이루는 픽셀들 사이의 거리인 거리값(V1, V2, V3, V4 등)을 산출하는 거리 산출 단계(S13)를 수행한다. 이는 꼭지점의 특성을 산축하기 위하여 예를 들어 상기의 좌표축을 기준으로 하여, 기준점(PA, PD)의 설정에 의한 좌표값 배치 및 거리값(V1, V2, V3, V4 등)을 이용하여 각 최외곽선의 좌표값을 설정하거나 기준점(PA, PD)으로부터의 각 픽셀들에 대한 거리값(V1, V2, V3, V4 등)을 이용하여 꼭지점에 해당하는 점을 도출하기 위한 프로세스인 것으로 이해될 것이다.

이후, 거리값에 따라서 각 사분면마다 꼭지점 포인트를 추출하여 4개의 상기 꼭지점 포인트(P1, P2 등)를 추출하는 꼭지점 추출 단계(S14)를 수행한다.

S14 단계는 상기와 같은 기준점(PA, PD 등)의 설정 기준에 따라서, 해당 기준점으로부터 가장 가까운 픽셀에 해당하는 포인트를 각 사분면별 꼭지점 포인트로 추출하는 알고리즘 역시 가능하다.

한편 S14 단계는 예를 들어, 의류 객체(102)의 최외곽선을 이루는 각 픽셀마다, 각 픽셀을 중심으로 기설정된 픽셀수 사이의 각 픽셀들의 거리값의 평균 변동률이 가장 큰 픽셀을 상기 꼭지점 포인트로 추출하는 것이 가능하다.

이상과 같은 S10 단계의 수행 후, 컴퓨팅 장치는 포인트 추출 단계(S10)에서 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정 단계(S20)를 수행한다.

좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트는 예를 들어 상기의 각 사분면(A, B, C, D)에서 식별된 꼭지점 포인트들 중, A, D 사분면의 꼭지점 포인트를 한 쌍으로, B, C 사분면의 꼭지점 포인트를 한 쌍으로 한 개념에 있어서 각 쌍에 포함된 두 개의 꼭지점 포인트(P)를 의미하는 것으로 이해될 것이다. 또한 세로선은, 각 쌍의 꼭지점 포인트를 서로 연결시 도출되는 선으로서 해당 선은 상기의 기준을 참고하여 이해할 때 신체의 세로를 이루는 선이기 때문에 상기와 같이 도 5를 기준으로 참조하면 103, 104의 세로선을 지칭하는 것으로 이해될 것이다.

이 중, 길이가 긴 선은 신축성 의류를 착용자가 착용하여 움직이더라도 거의 길이의 변동이 없어, 신체 사이즈별로 기준을 삼아야 하는 포인트로 이해될 것이며, 이에 따라서 도 5의 실시예에서 103 라인, 즉 착용자가 움직여도 거의 사이즈에 변동이 없는 등 쪽 허리, 둔부 및 뒷 허벅지를 커버하는 라인을 기준선으로 설정하는 것이다.

S20 단계가 수행되면, 컴퓨팅 장치는 세로선(103, 104)을 이루는 픽셀들 사이의 가로선(105)을 설정하고, 기준선(103)과 가로선(105) 각각의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출 단계(S30)를 수행한다.

이때 가로선(105)을 도출하는 구체적인 예가 도 6에 도시되어 있다. 도 6의 실시예를 참조하면, S30 단계의 수행에 있어서 컴퓨팅 장치는, 먼저 두 개의 세로선(103, 104)을 각각 기설정된 기준 개수로 등분하게 된다. 이러한 등분 시, 각 등분된 거리만큼마다 포인트를 지정 시 해당 등분이 된 상태의 등분 포인트가 각 세로선마다 설정될 수 있다.

예를 들어 5 등분을 하는 경우 세로선의 길이가 0,5m인 경우 103 세로선도 등분 길이 구간별로 0.0m, 즉 최단측 부분(P01), 0.1m 구간에 해당하는 포인트(P02) 0.2m 구간에 해당하는 포인트(P03), 0.3m 구간에 해당하는 포인트(P04), 0.4m 구간에 해당하는 포인트(P05) 및 다른 단측 0.5m에 해당하는 포인트(P06)이 도출될 것이다. 즉 n 등분 시 n+1의 등분 포인트가 도출될 것이다.

이러한 등분 포인트는 상술한 P01 내지 P06 등 시작 위치부터 구간별로 차례가 정해질 수 있는데, 본 발명에서 세로선은 103, 104 두 개이기 때문에 등분 포인트 역시 상기의 구간별 차례에 따라서 두 개의 세로선을 이루는 등분 포인트마다 차례에 따라서 페어가 정해질 것이다.

이후, 컴퓨팅 장치는 두 개의 세로선(103, 104)을 이루는 각 등분 포인트 사이를 상기의 정해진 페어에 따라서 서로 연결하여 이루어지는 선을, 상기 가로선(105)으로 설정하는 것이다.

본 발명에서는 분석되는 가로선(105)의 수가 100개이므로, 99등분이 수행됨이 바람직할 것이나, 가로선(105) 및 등분의 개수는 이에 제한되지는 않을 것이다. 상기와 같이 가로선이 설정되면 S30 단계에 있어서 103 기준선과 각 가로선들의 비율인 입력 비율(x:y 데이터 셋)을 도출하게 된다.

이후 컴퓨팅 장치는, 기준선(103)과 가로선(105)의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 입력 비율(x:y)을 적용하여, 사진 데이터(100) 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출 단계(S40)를 수행한다.

이는 각 가로선(105)의 상기의 높이 방향의 차례에 따라서 모든 기준선(103)과 가로선(105)들 사이의 입력 비율이 상술한 n 등분 시 n+1개만큼 도출되며, 상기의 입력 비율(x:y)들의 변동값 및 절대값을 이용하여 신체의 사이즈를 도출하는 것이다.

한편 상기의 예에서 신체 사이즈는 유아 등의 허리 및 허벅지 사이즈인 것으로 설명되었다. 상기의 실시예에 있어서 허리 사이즈와 허벅지 사이즈는 각기 별도로 도출될 수 있다.

예를 들어 S40 단계에 있어서 세로선(103, 104), 바람직하게는 기준선(103)의 중심을 기준으로 높이 방향으로 가로선(105)을 상하로 구분하여 각 입력 비율을 도출한다. 이때, 기준선(103)과 상측, 측 허리측에 해당하는 가로선(105)의 비율을 이용하여 신체의 허리 사이즈를 산출하고, 기준선(103)과 하측, 즉 허벅지에 해당하는 가로선(105)의 비율을 이용하여 신체의 허벅지 사이즈를 산출할 수 있다.

이러한 기준선(103)과 가로선(105)의 비율을 이용하여 신체 사이즈를 예측하는 알고리즘은, 예를 들어 유아의 성장 등에 있어서 평균적인 허리선과 허벅지선을 잇는 세로 길이와, 각 허리, 둔부, 허벅지를 잇는 라인들 사이의 가로 폭의 비율에 대한 빅데이터를 샘플 데이터로 이용하여 분석함으로써 도출될 수 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 있어서, S40 단계의 수행 시, 기준선(103)과 가로선(105)의 비율을 산출한 값과, 실체 사진 데이터에 포함된 신체의 사이즈를 실측한 실측 데이터 사이의 상관 관계를 머신 러닝 회귀 분석을 통해 학습하여, 상기의 사이즈 도출 알고리즘을 학습하여 이용할 수 있다.

이를 위해서 랜덤하게 유저들이 사진 데이터를 올리는 경우, 사이즈 도출 알고리즘의 학습을 위해서 실제로 유아의 허리 및 허벅지 사이즈를 계측하여 입력하는 것을 요청하는 샘플 데이터 획득 단계(미도시)가 더 수행될 수 있다. 상기의 샘플 데이터 획득 단계는, 본 발명의 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법의 기능을 이용할 수 있는 서비스 인터페이스에 접속한 수 등을 기준으로 특정 유저를 선택하여 수행하거나 랜덤하게 수행될 수 있다.

이에 따르면, 기저귀 등 신축성 의류를 착용한 신체의 사진 데이터만으로, 신축되지 않는 세로 길이와 사용자의 움직임 등에 따라서 신축되는 가로 길이의 비율을 통해서 신체 사이즈를 정확하게 예측할 수 있다.

도 3은 본 발명의 장치(10)에 대한 설명으로서, 이하의 설명에서는 상기의 도면들을 참조하여 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법에 대한 설명에서 언급한 중복된 부분의 설명은 생략하기로 한다.

도 3을 참조하면 본 발명의 장치(10)는 포인트 추출부(11), 기준선 설정부(12), 비율 도출부(13) 및 사이즈 산출부(14)를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한 상술한 바에 있어서 샘플 데이터 획득 단계에 대한 설명에서 언급된 모든 기능을 수행하는 샘플 데이터 획득부를 더 포함할 수 있다.

포인트 추출부(11)는 유저 단말(20)로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터(I1)를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 기능을 수행한다. 즉 상기의 설명에 있어서 S10, S11 내지 S14에 대한 설명에서 언급된 모든 기능을 수행하는 구성으로 이해될 것이다.

기준선 설정부(12)는 포인트 추출부(11)에 의하여 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기능을 수행한다. 즉 상기의 설명에 있어서 S20에 대한 설명에서 언급된 모든 기능을 수행하는 구성으로 이해될 것이다.

비율 도출부(13)는, 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 상기 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 기능을 수행한다. 즉 상기의 설명에 있어서 S30에 대한 설명에서 언급된 모든 기능을 수행하는 구성으로 이해될 것이다.

사이즈 산출부(40)는 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 상기 입력 비율을 적용하여, 상기 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 기능을 수행한다. 즉 상기의 설명에 있어서 S40에 대한 설명에서 언급된 모든 기능을 수행하는 구성으로 이해될 것이다.

이때 데이터베이스(30)에는 예를 들어 사이즈 도출 알고리즘의 학습을 위한 샘플 데이터, 상기의 산출된 신체 사이즈 등에 대한 데이터, 유저 계정의 데이터 등이 저장될 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 4에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 8에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 8의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 8에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 8에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 8에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법에 관한 것으로,
유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 상기 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출 단계;
상기 포인트 추출 단계에서 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정 단계;
상기 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 상기 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출 단계; 및
상기 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 상기 입력 비율을 적용하여, 상기 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 포인트 추출 단계는,
상기 의류 객체의 중심점을 기준으로 직교되는 두 개의 선을 기준으로 상기 의류 객체를 사분하는 객체 분리 단계;
각 사분면마다, 사분면 측의 의류 객체의 외부의 어느 한 점을 기준점으로 설정하는 기준점 설정 단계;
상기 기준점으로부터 의류 객체의 최외곽선을 이루는 픽셀들 사이의 거리인 거리값을 산출하는 거리 산출 단계; 및
상기 거리값에 따라서 각 사분면마다 꼭지점 포인트를 추출하여 4개의 상기 꼭지점 포인트를 추출하는 꼭지점 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제2항에 있어서,
상기 꼭지점 추출 단계는,
각 사분면을 이루는 의류 객체의 최외곽선을 이루는 픽셀들 중, 각 사분면의 기준점과의 거리가 가장 가까운 픽셀을 사분면별 꼭지점 포인트로 추출하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 비율 도출 단계는,
두 개의 세로선을 기설정된 기준 개수로 등분하고, 두 개의 세로선을 이루는 각 등분 포인트 사이를 서로 연결하여, 상기 가로선을 설정하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제4항에 있어서,
상기 기준 개수는, 가로선이 100개가 되도록 99인 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 신체는 적어도 허리와 허벅지를 포함하는 영역이며, 상기 신축성 의류는 신체의 허리와 허벅지를 감싸는 의류이고, 상기 신체 사이즈는, 허리 사이즈와 허벅지 사이즈인 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제6항에 있어서,
상기 사이즈 산출 단계는,
상기 세로선의 중심을 기준으로 높이 방향으로 가로선을 상하로 구분하고, 상기 기준선과 상측 가로선의 비율을 이용하여 신체의 허리 사이즈를 산출하고, 상기 기준선과 하측 가로선의 비율을 이용하여 신체의 허벅지 사이즈를 산출하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 사이즈 산출 단계는,
상기 기준선과 가로선의 비율을 산출한 값과, 실체 사진 데이터에 포함된 신체의 사이즈를 실측한 실측 데이터 사이의 상관 관계를 머신 러닝 회귀 분석을 통해 학습하여, 상기 사이즈 도출 알고리즘을 학습하여 이용하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 방법.
하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 장치에 관한 것으로,
유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 상기 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출부;
상기 포인트 추출부에 의하여 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정부;
상기 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 상기 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출부; 및
상기 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 상기 입력 비율을 적용하여, 상기 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신축성 의류 착용 사진을 이용한 신체 사이즈 측정 장치.
컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
유저 단말로부터 신축성 의류를 착용한 인체를 촬영한 사진 데이터를 수신 시, 객체 인식 알고리즘을 적용하여 신축성 의류 영역을 식별하여 의류 객체를 추출한 뒤, 상기 의류 객체의 사각의 꼭지점 포인트를 추출하는 포인트 추출 단계;
상기 포인트 추출 단계에서 추출된 좌우측 한 쌍의 꼭지점 포인트를 잇는 세로의 두 개의 선인 세로선 중, 길이가 긴 선을 기준선으로 설정하는 기준선 설정 단계;
상기 세로선을 이루는 픽셀들 사이의 가로선을 설정하고, 상기 기준선과 가로선의 비율인 입력 비율을 도출하는 비율 도출 단계; 및
상기 기준선과 가로선의 비율과 인체의 신체 사이즈 사이의 상관관계에 대한 알고리즘인 사이즈 도출 알고리즘에 상기 입력 비율을 적용하여, 상기 사진 데이터 상의 신체의 신체 사이즈를 산출하는 사이즈 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.